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1 2012 年 9 月 11 日 金融工程 多因子研究系列 ( 五 ) 动量类因子测试 金融工程深度 因子测试的程序 : 采用统一的标准化方法对因子进行测试 所有因子采用统一的筛选和数据清洗, 测试区间为 2007 年 1 月 年 5 月, 分别测试了因子在 A 股整体 不同市场阶段以及不同风格 / 行业 / 成分 股选股的有效性 因子评价的标准 : 从预测能力和收益能力两方面评价因子 选择 IC 来评价因子的预测能力, 需要观测的方面包括 :IC 的均值 IC 的标准差 IC 的分布和 IC 的 T 检验 ; 对因子收益能力的评价主要通过组合 的收益率, 需要观测的项目包括 : 组合的 Alpha 和胜率 收益率的分布 分 组收益率的单调性, 以及因子的换手率和最大回撤 从 IC 的均值和标准差看, 各个动量因子最适合的板块和阶段 : 因子 行业 阶段 风格 家用电器 综合 有色金属 / 大盘 PM_1M 采掘 综合 家用电器 / 大盘 有色金属 黑色金属 家用电器 / 大盘 采掘 农林牧渔 有色金属 / 大盘 采掘 黑色金属 有色金属 / 大盘 采掘 有色金属 农林牧渔 / 大盘 采掘 有色金属 食品饮料 / 大盘 有色金属 采掘 综合 / 大盘 有色金属 综合 采掘 / 大盘 C1M 有色金属 采掘 综合 / 大盘 家用电器 农林牧渔 有色金属 / 大盘 综合 农林牧渔 有色金属 / 大盘 C1M 综合 采掘 黑色金属 / 大盘 房地产 纺织服装 电子 / 小盘 家用电器 有色金属 餐饮旅游 / 大盘 采掘 有色金属 综合 / 大盘 公用事业 房地产 纺织服装 / 小盘 家用电器 餐饮旅游 采掘 / 大盘 采掘 综合 家用电器 / 大盘 C3M 黑色金属 金融服务 采掘 / 大盘 交运设备 信息设备 有色金属 / 大盘 分析师于栋华 ( 执业证书编号 :S ) yudonghua@ebscn.com 刘道明 ( 执业证书编号 :S ) liudaoming@ebscn.com 联系人倪蕴韬 niyt@ebscn.com 敬请参阅最后一页特别声明 1 证券研究报告

2 金融工程 本报告是多因子系列研究的第五篇, 主要给出动量类因子测试的结果 一. 回溯测试方法概述 在 多因子研究系列 ( 一 ) 回溯测试的框架 中, 我们给出了的回溯测试方法, 按照该方法对动量类因子进行了测试 1. 各类因子的划分在我们的因子库中将因子划分为 7 个部分 : 1) 价值类因子 : 与股票估值相关的因子, 包括常见的 PE PB 等等 ; 2) 成长类因子 : 与股票的业绩成长等相关的因子, 常见的净利润增长率 营业收入增长率等等 ; 3) 规模类因子 : 与股票规模相关的因子, 常见的总资产 总市值等等 ; 4) 动量类因子 : 与股票的价格和交易量变化相关的因子, 常见的一个月动量 3 个月动量等等 5) 情绪类因子 : 与盈利预测相关的因子, 常见的预测评级变动 预测分散度等 ; 6) 质量类因子 : 与股票的财务质量 资本结构相关的因子, 如 ROE 资产负债率等 ; 7) 技术类因子 : 与技术指标和风险相关的因子, 常见的 MACD RSI 等 需要说明的是, 预测指标在归类时按照相应的投资逻辑划分, 但是考虑到数据的来源问题, 测试时是放在情绪因子中的, 具体的就价值类因子而言, 相关的预测 PE 预测 PB 等归类在价值类, 但是因子结果将在情绪类因子中给出 图表 1: 因子库的构成 2. 因子测试的数据和处理 因子测试采用了统一的数据处理过程 : (1) 所有数据均来自聚源底层数据库 ; (2) 所有因子测试采用的数据起始于 2007 年 1 月 : 市场结构在股权分置改革后发生了很大变化, 不论是从投资者 规模还是行业构成等等, 前后两个时期的市场是完全不同的 ; 敬请参阅最后一页特别声明 2 证券研究报告

3 金融工程 预测数据一般起始于 06 年 ; 成长类数据要求 5 年的数据历史,02 年之前没有季度数据 ; 综合上述原因, 本着对因子进行统一测试比较的原则, 选择 2007 年作为测试起始点 ; (3) 基准指数统一选择为沪深 300: 主要考虑到沪深 300 的市场代表性以及存在相应的股指期货合约 ; (4) 所有因子测试中剔除了 3 类股票 : ST/PT 股票 : 对 ST 和 PT 的处理考虑到幸存者偏差问题, 只剔除选股日 ST/PT 的股票, 一旦不再 ST/PT, 股票将重新纳入股票池 ; 上市不满 1 年的股票 : 考虑新股的特殊性, 上市不满 1 年的股票不纳入股票池 ; 无法交易的股票 : 包括停牌股票和选股日无法交易的股票, 通过设定选股日 最高价 = 最低价 实现 ; (5) 所有因子测试中对极端值的定义 : 采用通常的 3σ 原则 ; (6) 所有因子测试中对极端值的处理 : 极大值用最大值替代 ; 极小值用最小值替代 ; 缺失值保持 NA; 收益率只处理超过 100% 的股票 ; (7) 因子分位组数 :5 组 (8) 买入卖出信号的定义 : 买入信号定义为因子值的最高 2 组 ; 卖出信号的定义为因子值的最低 2 组 ; (9) 所有因子测试中对 A 股的处理 : 因子标准化方法 : 行业标准化 因子分位数方法 : 行业分位数 组合权重方法 : 市值加权 (10) 所有因子测试中对行业和板块的处理 : 因子标准化方法 : 市值标准化 因子分位数方法 : 普通分位数 组合权重方法 : 等权重 (11) 组合的更新频率 : 月频, 假定每月最后一个交易日构建组合并持有至次月最后一个交易日 需要说明的是上述设定只是在测试因子中我们采用的一种, 根据前述报告, 可以进行不同的数据处理 3. 因子测试的结构 对于所有的因子我们统一设定了如下的测试过程 : (1) 在整个测试区间 全体 A 股上测试因子 ; (2) 在不同的市场阶段测试因子, 这里根据市场走势将市场划分为三个阶段 : 到 到 至今 (3) 在不同的板块上测试因子 : 包括在不同的行业上 不同的风格上和不同的成分股空间上 风格设定是按照市值规模排序, 然后将股票排名的 30% 40% 敬请参阅最后一页特别声明 3 证券研究报告

4 金融工程 30% 分别划分为大盘 中盘 小盘 成分股分别测试了沪深 300 中证 500 中证 800 的成分股 ; (4) 每个测试分析的项目主要是 : 收益率分析 /IC 分析 / 换手率, 以及 Top 组合的行业特征 / 风格特征 / 日历特征 / 归因分析 / 宏观特征等等 图表 2: 因子测试的过程 A 股测试 整个股票池 整个测试区间 行业特征 收益率 阶段测试 整个股票池 牛市 / 熊市 / 震荡市 风格特征 日历特征 IC 分析 板块测试 部分股票池 行业 / 风格 / 成分股 整个测试区间 归因分析 宏观特征 换手率 二. 动量类因子的定义 我们先来看下所测试的动量因子的定义与因子评价方法 1. 动量类因子的定义 动量因子的定义参见下表 : 图表 3: 动量类因子的定义 定义 因子 过去 12 个月的动量 = 过去 12 个月收益率 PM_1M 过去 1 个月的动量 = 过去 1 个月收益率 过去 24 个月的动量 = 过去 24 个月收益率 过去 2 个月的动量 = 过去 2 个月收益率 过去 36 个月的动量 = 过去 36 个月收益率 过去 3 个月的动量 = 过去 3 个月收益率 过去 60 个月的动量 = 过去 60 个月收益率 过去 6 个月的动量 = 过去 6 个月收益率 过去 9 个月的动量 = 过去 9 个月收益率 C1M C1M= 过去 6 个月的动量 - 过去 1 个月的动量 = 过去 12 个月的动量 - 过去 1 个月的动量 12M 收益率的 6M 变化率 =(1+12M 收益率 )/(1+6 个月前的 12M 收益率 )-1 C1M 过去 1 个月的日收益率的最大值 =1- 过去一个月的收益率排名 / 股票总数 过去 1 日收益率 = 股价 / 过去 10 周股价平均值 -1 = 股价 / 过去 10 周股价平均值 -1 过去 5 日收益率, 减去行业均值 过去 1 个月的动量 = 过去 1 个月收益率, 减去行业均值 敬请参阅最后一页特别声明 4 证券研究报告

5 金融工程 C3M C3M= 过去 1 个月交易量 / 过去 3 个月的平均交易量 =-( 月末交易量 / 过去 1 月日均交易量 -1)* 过去 1 个月的收益率需要说明的是 : (1) 所有的趋势因子都是根据线性回归确定的 5 年数据要求至少有 3 年的数据,3 年数据要求至少有 2 年的数据 ; (2) 所有利润与流量因子均采用滚动数据 ; 2. 因子评价的方法这里从预测能力和收益能力两个方面评价因子, 我们认为预测能力和收益能力分别对应因子收益的未来和历史 图表 4: 因子的评价方法 (1) 因子的 IC 因子 IC 是最重要的因子评价标准, 因为通过 IC 可以评价因子的预测能力 事实上, 因子的业绩再好, 也只是历史表现好, 不能保证未来的组合收益率也会比较高, 因此只有未来收益率较高的因子才是有效的因子 因子 IC 表述了因子和下期收益率的相关性, 如果未来 IC 较高, 那么未来组合的收益率也较高 因子 IC 的所有信息也都是历史 IC, 但是我们只能基于历史 IC 来推断未来的 IC 一个自然的做法是选择 IC 均值较高并且 IC 分布比较稳定的因子, 那么如果 IC 服从同一分布, 未来 IC 较高的概率也较大 通常选择那些 IC 均值较大 标准差较小的因子就是基于这种逻辑 事实上, 因子 IC 也说明了因子组合的收益率和因子分位数组合收益率的单调性的预测情况 理论上, 如果因子的 IC=1, 那么通过因子就能完全预测股票的收益率, 也就能保证因子分位数组合的单调性 所以,IC 的取值越高, 相应的因子组合收益率较高的概率越大, 因子组合具有单调性的概率也越大 我们从如下角度分析因子的 IC: a) 因子 IC 的均值和标准差 : 不提倡只采用标准差调整后的 IC 均值, 原因是调整 IC 大可能是由于标准差较小造成的, 实际 IC 水平很低, 因此因子的预测能力实际上较差 敬请参阅最后一页特别声明 5 证券研究报告

6 金融工程 b) 因子 IC 的样本分布 : 观察样本分布的目的, 是为了剔除那些 IC 最小值很低而取得最小值的概率又很大的因子, 避免潜在的风险 ; c) 因子 IC 的 T 检验 : 通过 IC 的 T 检验是否显著也可以说明因子 IC 是否具有稳定性 (2) 因子的收益率与换手率虽然因子 IC 预测了因子组合的收益率大小和因子分位数组合的具有单调性的可能性, 但是现实中的因子 IC 都很低, 仅仅从 IC 角度给出组合收益率的判断难以令人信服, 仍然需要分析因子组合收益率的历史情况 : a) 收益率的大小和收益率获得的概率 : 在因子的分类测试中, 我们选择 Alpha 和胜率来评价因子 事实上, 如果将基准指数的收益率看作市场平均收益率, 那胜率反映的就是组合取得超越各组平均收益率的概率, 而年化 Alpha 反映的是组合超额收益率的绝对水平 b) 因子分位数组合收益率 : 观察因子的单调性程度, 即因子对股票的区分能力 c) 因子收益率的分布 : 类似于 IC, 不能单纯从因子的收益率均值来评价因子, 还要看收益率的稳定和显著程度 ; d) 换手率 : 换手率是分析因子有效性时必须考虑的问题 有些因子的收益率很高, 但是换手率太大, 交易成本的存在限制了这类因子的可行性 e) 回撤 : 从控制风险角度, 因子的回撤非常重要 三. A 股测试概述 由于篇幅所限, 除非特别说明, 只给出因子测试结果的概述 1. 因子的 IC 在 2007 年 1 月 1 日到 2012 年 5 月 31 日的历史区间上, 以全部 A 股为股票池, 按照前述假设因子测试的 IC 统计结果如下 : 图表 5:(A 股 ) 动量因子的 IC 和调整 IC( 残余收益率方法 ) (RES) Adj.IC(RES) IC Std Adj.IC IC T-test PM_1M C1M C1M 敬请参阅最后一页特别声明 6 证券研究报告

7 金融工程 C3M 这里我们给出了两种 IC 的结果, 一种是普通的 IC 计算, 一种是按照 多因子研究系列 ( 一 ) 回溯测试的框架 中的残余收益率计算的 IC 对比两种 IC 可以发现 : (1) 两种 IC 的结果差别不大 : 原因是我们的因子已经考虑了行业的差异, 采用了行业标准化和行业分位数, 因此两者结果差别不大 ; (2) 残余 IC 一般高于普通 IC: 残余收益率方法对 IC 的影响比较直接, 直接从收益率角度, 而行业标准化和行业分位数对 IC 的影响是从因子角度, 相对比较间接, 一般的残余收益率计算的 IC 高于普通 IC 从因子 IC 的均值和标准差看, 表现最好的因子是 : 图表 6: 动量类因子 A 股 IC 的均值和标准差 ( 残余收益率方法 ) Adjusted IC C1M Volume_1 PM_1M_Ind C1M 因子的收益率与换手率 这里为了便于对比, 我们给出了 多因子研究系列 ( 一 ) 回溯测试的框架 中提到三种不同的换手率 : (1) 个数法 (Turnover(N)): 按照新旧股票占组合股票数目的百分比计算 ; (2) 权重法 (Turnover(W)): 按照相邻两期组合中股票的权重差计算 ; (3) 自相关法 (Turnover(A)): 按照自相关系数方法计算 ; 显然前两种方法计算的换手率大致相当, 自相关系数计算的换手率比前两种方 法得到的换手率大 图表 7:(A 股 ) 动量因子的收益率与换手率统计 Alpha IR SharpR Drawdown Turnover(W) Turnover(N) Turnover(A) PM_1M 敬请参阅最后一页特别声明 7 证券研究报告

8 金融工程 e C1M C1M C3M 从胜率和年化 Alpha 看, 表现最好的因子是 : C3M C1M 图表 8:(A 股 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha C1M C3M C1M Price 四. 不同市场阶段测试概述 按照前述假定给出的阶段测试结果如下 1. 阶段 1: / 从因子 IC 的均值和标准差看, / 阶段表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, / 阶段表现最好的因子是 :PM_1M 图表 9:( 阶段 : / ) 动量因子测试概述敬请参阅最后一页特别声明 8 证券研究报告

9 金融工程 Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M C3M 图表 10:( 阶段 : / ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 11:( 阶段 : / ) 动量因子的胜率 和年化 Alpha Adjusted IC C3M C1M C1M PM_9 C3M C1M C1M M_12MC6M PM_ 阶段 2: / 从因子 IC 的均值和标准差看, / 阶段表现最好的因子是 : C1M 从胜率和年化 Alpha 看, / 阶段表现最好的因子是 : C1M C3M 图表 12:( 阶段 : / ) 动量因子测试概述 Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover 敬请参阅最后一页特别声明 9 证券研究报告

10 金融工程 PM_1M C1M e C1M C3M 图表 13:( 阶段 : / ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 14:( 阶段 : / ) 动量因子的胜率 和年化 Alpha C1M Adjusted IC C1M C3M C1M C3M C1M PM_24 PM_ 阶段 3: / 从因子 IC 的均值和标准差看, / 阶段表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, / 阶段表现最好的因子是 : 图表 15:( 阶段 : / ) 动量因子测试概述 Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M 敬请参阅最后一页特别声明 10 证券研究报告

11 金融工程 C1M C1M C3M 图表 16:( 阶段 : / ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 17:( 阶段 : / ) 动量因子的胜率 和年化 Alpha Adjusted IC C1M C1M Volume_ C1M C1M C3M Price 五. 不同风格测试概述 1. 风格 1: 小盘 图表 18:( 风格 : 小盘 ) 动量因子测试概述 从因子 IC 的均值和标准差看, 小盘风格表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 小盘风格表现最好的因子是 : C1M Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M 敬请参阅最后一页特别声明 11 证券研究报告

12 金融工程 C1M C1M C3M 图表 19:( 风格 : 小盘 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 20:( 风格 : 小盘 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC C1M C1M C PM_1M PM_1M C1M C1M C3M PM_1M PM_1 M_5D 图表 21:( 风格 : 中盘 ) 动量因子测试概述 2. 风格 2: 中盘从因子 IC 的均值和标准差看, 中盘风格表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 中盘风格表现最好的因子是 : Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M 敬请参阅最后一页特别声明 12 证券研究报告

13 金融工程 C1M C1M C3M 图表 22:( 风格 : 中盘 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 23:( 风格 : 中盘 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC C1M C PM_1M PM_1M C1M PM_1M M 1M_Indu1 C1M Volume_ 图表 24:( 风格 : 大盘 ) 动量因子测试概述 3. 风格 3: 大盘从因子 IC 的均值和标准差看, 大盘风格表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 大盘风格表现最好的因子是 : Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M e C1M 敬请参阅最后一页特别声明 13 证券研究报告

14 金融工程 C1M C3M 图表 25:( 风格 : 大盘 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 26:( 风格 : 大盘 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC C1M PM_1M C1M C1M C1M PM_1M Volume_1 M_5D Volume_ 六. 不同行业测试概述 1. 行业 1: 农林牧渔 从因子 IC 的均值和标准差看, 农林牧渔行业表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 农林牧渔 行业表现最好的因子是 : 图表 27:( 行业 : 农林牧渔 ) 动量因子测试概述 Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M 敬请参阅最后一页特别声明 14 证券研究报告

15 金融工程 C1M C3M 图表 28:( 行业 : 农林牧渔 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 29:( 行业 : 农林牧渔 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC C1M C1M PM_1M_Indu PM_ M_5D C1M C1M C3M 图表 30:( 行业 : 采掘 ) 动量因子测试概述 2. 行业 2: 采掘从因子 IC 的均值和标准差看, 采掘行业表现最好的因子是 : PM_1M 从胜率和年化 Alpha 看, 采掘行业表现最好的因子是 : Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M 敬请参阅最后一页特别声明 15 证券研究报告

16 金融工程 C3M 图表 31:( 行业 : 采掘 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 32:( 行业 : 采掘 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC C1M C1M C3M PM_ PM_12 M_12M PM_9 C3M C1M C1M 图表 33:( 行业 : 化工 ) 动量因子测试概述 3. 行业 3: 化工从因子 IC 的均值和标准差看, 化工行业表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 化工行业表现最好的因子是 : Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M e C3M 敬请参阅最后一页特别声明 16 证券研究报告

17 金融工程 图表 34:( 行业 : 化工 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 35:( 行业 : 化工 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC C1M C1M Volume_ C1M C1M C3M PM_5D Price 行业 4: 黑色金属 图表 36:( 行业 : 黑色金属 ) 动量因子测试概述 从因子 IC 的均值和标准差看, 黑色金属行业表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 黑色金属行业表现最好的因子是 :C3M Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M C3M 敬请参阅最后一页特别声明 17 证券研究报告

18 金融工程图表 37:( 行业 : 黑色金属 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 38:( 行业 : 黑色金属 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC Price C3M C1M C1M M_5D_Indu1 C1M Price C1M C3M 行业 5: 有色金属 图表 39:( 行业 : 有色金属 ) 动量因子测试概述 从因子 IC 的均值和标准差看, 有色金属行业表现最好的因子是 : C1M 从胜率和年化 Alpha 看, 有色金属行业表现最好的因子是 : C1M Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M e C1M C1M C3M 敬请参阅最后一页特别声明 18 证券研究报告

19 金融工程图表 40:( 行业 : 有色金属 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 41:( 行业 : 有色金属 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC ume_1 C1M C1M C3M M_1DC1M PM_5D C1M 行业 6: 建筑建材 图表 42:( 行业 : 建筑建材 ) 动量因子测试概述 从因子 IC 的均值和标准差看, 建筑建材行业表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 建筑建材行业表现最好的因子是 : Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M C3M 敬请参阅最后一页特别声明 19 证券研究报告

20 金融工程图表 43:( 行业 : 建筑建材 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 44:( 行业 : 建筑建材 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC C1M C1M C3M C1M C3M C1M M_5D_Indu1 Price PM_24 PM_ 行业 7: 机械设备 图表 45:( 行业 : 机械设备 ) 动量因子测试概述 从因子 IC 的均值和标准差看, 机械设备行业表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 机械设备行业表现最好的因子是 : C1M Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M C3M 敬请参阅最后一页特别声明 20 证券研究报告

21 金融工程图表 46:( 行业 : 机械设备 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 47:( 行业 : 机械设备 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC C1M C1M M_5D_Indu1 C1M C1M C3M Volume_1 PM_ 图表 48:( 行业 : 电子 ) 动量因子测试概述 8. 行业 8: 电子 从因子 IC 的均值和标准差看, 电子行业表现最好的因子是 : C1M 从胜率和年化 Alpha 看, 电子行业表现最好的因子是 : C1M Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M 5e C1M C1M e C3M 敬请参阅最后一页特别声明 21 证券研究报告

22 金融工程图表 49:( 行业 : 电子 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 50:( 行业 : 电子 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC PM_24 PM_1M_In PM_1M Price_3 PM_2 C1M C1M C3M C3M PM_5D C1M C1M 图表 51:( 行业 : 交运设备 ) 动量因子测试概述 9. 行业 9: 交运设备 从因子 IC 的均值和标准差看, 交运设备行业表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 交运设备行业表现最好的因子是 : C3M Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M C3M 敬请参阅最后一页特别声明 22 证券研究报告

23 金融工程图表 52:( 行业 : 交运设备 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 53:( 行业 : 交运设备 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC C3M C1M C PM_12 PM_ C1M C1M PM_12 C3M 图表 54:( 行业 : 信息设备 ) 动量因子测试概述 10. 行业 10: 信息设备 从因子 IC 的均值和标准差看, 信息设备行业表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 信息设备行业表现最好的因子是 : Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M e C3M 敬请参阅最后一页特别声明 23 证券研究报告

24 金融工程图表 55:( 行业 : 信息设备 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 56:( 行业 : 信息设备 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC Price C1M C3M C1M PM_1M PM_1 M_5D_Indu1 C1M C3M C1M 图表 57:( 行业 : 家用电器 ) 动量因子测试概述 11. 行业 11: 家用电器 从因子 IC 的均值和标准差看, 家用电器行业表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 家用电器行业表现最好的因子是 : C1M Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M e C1M C3M 敬请参阅最后一页特别声明 24 证券研究报告

25 金融工程图表 58:( 行业 : 家用电器 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 59:( 行业 : 家用电器 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC C1M C3M M_1DC C1M C3M C1M PM_ 图表 60:( 行业 : 食品饮料 ) 动量因子测试概述 12. 行业 12: 食品饮料 从因子 IC 的均值和标准差看, 食品饮料行业表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 食品饮料行业表现最好的因子是 :C1M Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M C3M 敬请参阅最后一页特别声明 25 证券研究报告

26 金融工程图表 61:( 行业 : 食品饮料 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 62:( 行业 : 食品饮料 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC C Volume_1 C1M M PM_1M 1M_Indu1 PM_3 C1M C3M C1M PM_5D 图表 63:( 行业 : 纺织服装 ) 动量因子测试概述 13. 行业 13: 纺织服装 从因子 IC 的均值和标准差看, 纺织服装行业表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 纺织服装行业表现最好的因子是 : C1M Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M C3M 敬请参阅最后一页特别声明 26 证券研究报告

27 金融工程图表 64:( 行业 : 纺织服装 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 65:( 行业 : 纺织服装 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC C1M C3M C1M PM_1M PM_ C1M C1M C3M M_5D_Indu1 Price 图表 66:( 行业 : 轻工制造 ) 动量因子测试概述 14. 行业 14: 轻工制造 从因子 IC 的均值和标准差看, 轻工制造行业表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 轻工制造行业表现最好的因子是 : Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M C3M 敬请参阅最后一页特别声明 27 证券研究报告

28 金融工程图表 67:( 行业 : 轻工制造 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 68:( 行业 : 轻工制造 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC C1M C1M C3M PM_ ume_1 C1M C1M PM_ 图表 69:( 行业 : 医药生物 ) 动量因子测试概述 15. 行业 15: 医药生物 从因子 IC 的均值和标准差看, 医药生物行业表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 医药生物行业表现最好的因子是 : Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M C3M 敬请参阅最后一页特别声明 28 证券研究报告

29 金融工程图表 70:( 行业 : 医药生物 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 71:( 行业 : 医药生物 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC C1M C1M C3M Price C3M C1M C1M PM_ 图表 72:( 行业 : 公用事业 ) 动量因子测试概述 16. 行业 16: 公用事业 从因子 IC 的均值和标准差看, 公用事业行业表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 公用事业行业表现最好的因子是 : Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M C3M 敬请参阅最后一页特别声明 29 证券研究报告

30 金融工程图表 73:( 行业 : 公用事业 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 74:( 行业 : 公用事业 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC C1M C1M C3M PM_5D_I PM_ C1M M_5D C3M C1M 图表 75:( 行业 : 交通运输 ) 动量因子测试概述 17. 行业 17: 交通运输 从因子 IC 的均值和标准差看, 交通运输行业表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 交通运输行业表现最好的因子是 : Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M C3M 敬请参阅最后一页特别声明 30 证券研究报告

31 金融工程图表 76:( 行业 : 交通运输 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 77:( 行业 : 交通运输 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC PM_9 PM_5D C1M C1M M PM_1M 1M_Indu1 C1M C1M Volume_ 图表 78:( 行业 : 房地产 ) 动量因子测试概述 18. 行业 18: 房地产 从因子 IC 的均值和标准差看, 房地产行业表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 房地产行业表现最好的因子是 : Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M C3M 敬请参阅最后一页特别声明 31 证券研究报告

32 金融工程图表 79:( 行业 : 房地产 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 80:( 行业 : 房地产 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC C1M C1M C3M Price C1M C1M Volume_ 图表 81:( 行业 : 金融服务 ) 动量因子测试概述 19. 行业 19: 金融服务 从因子 IC 的均值和标准差看, 金融服务行业表现最好的因子是 : C3M 从胜率和年化 Alpha 看, 金融服务行业表现最好的因子是 : C1M C3M Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M C3M e 敬请参阅最后一页特别声明 32 证券研究报告

33 金融工程图表 82:( 行业 : 金融服务 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 83:( 行业 : 金融服务 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC C3M C1M C1M C1M C3M C1M PM_3 Price 图表 84:( 行业 : 商业贸易 ) 动量因子测试概述 20. 行业 20: 商业贸易 从因子 IC 的均值和标准差看, 商业贸易行业表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 商业贸易行业表现最好的因子是 : C1M Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M e C1M C1M C3M 敬请参阅最后一页特别声明 33 证券研究报告

34 金融工程图表 85:( 行业 : 商业贸易 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 86:( 行业 : 商业贸易 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC PM_1M C1M C1M C3M C1M C1M C3M PM_24 PM_5D PM_2 PM_ 图表 87:( 行业 : 餐饮旅游 ) 动量因子测试概述 21. 行业 21: 餐饮旅游 从因子 IC 的均值和标准差看, 餐饮旅游行业表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 餐饮旅游行业表现最好的因子是 : Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M C3M 敬请参阅最后一页特别声明 34 证券研究报告

35 金融工程图表 88:( 行业 : 餐饮旅游 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 89:( 行业 : 餐饮旅游 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC PM_6 C1M C1M C3M PM_6 C1M C1M C3M 图表 90:( 行业 : 信息服务 ) 动量因子测试概述 22. 行业 22: 信息服务 从因子 IC 的均值和标准差看, 信息服务行业表现最好的因子是 : 从胜率和年化 Alpha 看, 信息服务行业表现最好的因子是 : C3M Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M C3M 敬请参阅最后一页特别声明 35 证券研究报告

36 金融工程图表 91:( 行业 : 信息服务 ) 动量因子的 IC 和调整 IC 图表 92:( 行业 : 信息服务 ) 动量因子的胜率和年化 Alpha Adjusted IC C1M C1M C3M C1M C3M C1M PM_24 Price 3 M_5D 图表 93:( 行业 : 综合 ) 动量因子测试概述 23. 行业 23: 综合 从因子 IC 的均值和标准差看, 综合行业表现最好的因子是 : C1M 从胜率和年化 Alpha 看, 综合行业表现最好的因子是 : C1M Alpha Adj.IC IC T-test Drawdown Turnover PM_1M C1M C1M C3M 敬请参阅最后一页特别声明 36 证券研究报告

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